信頼性を担保する文書処理技術と法・経系社会科学応用

• 研究課題/領域番号: 25H01152
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分61:人間情報学およびその関連分野
• 研究機関: 早稲田大学
• 研究代表者: 石井 久美子 (田中久美子) 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (10323528)
• 研究分担者: 佐藤 健 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等), データサイエンス共同利用基盤施設, 特任教授 (00271635) ; 河原 大輔 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (10450694) ; 杜 キン 早稲田大学, 理工学術院, 次席研究員(研究院講師) (90979832)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2030-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 45,370千円 (直接経費: 34,900千円、間接経費: 10,470千円); 2025年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
• キーワード: 信頼性 / 推論 / 大規模言語モデル / 機械学習 / 検索

研究開始時の研究の概要

法律や金融など、産業に関わる文書処理は、大規模言語モデル (LLM) の躍進により、大きな可能性が拓けた。しかし、LLMは確率的生成技術であるため、ハルシネーション、事実確認の欠落や、推論の不在などの問題が指摘されている。産業に関わる文書処理は、信頼性を担保することが重要である。従来は、LLMに対して分野適応 (ファインチューニング)とその発展技術を用いることが多かったが、確率的生成の域を出ない。これに対し、本研究では、機械学習技法を利用する。検索ならびに 推論を基盤とする技術の根本を探求し、LLMと融合させる。それを産業に関わる法・ 経系分野の産業文書処理に応用し、産業移転の可能性を見出す。